C#深度学习：如何使用C#实现ResNet算法的训练和推理
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原文中文，约3600字，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在纯C#环境下实现ResNet18模型的训练和推理。ResNet是一种经典的深度学习模型，文章详细描述了其结构和图像预处理过程。训练使用Adam优化器，推理通过SoftMax获取结果。作者希望推动C#在深度学习领域的发展，并在GitHub上分享了代码。
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关键要点
- 本文介绍了如何在纯C#环境下实现ResNet18模型的训练和推理。
- ResNet是一种经典的深度学习模型，ResNet18是其基础模型之一。
- 文章详细描述了ResNet模型的结构，包括Bottleneck和Layers的组成。
- 图像预处理使用了Resize和Normalize方法，核心代码提供了示例。
- 训练过程使用了Adam优化器，代码示例展示了训练的具体实现。
- 推理过程简单，加载模型后使用SoftMax获取最终结果。
- 通过训练和推理，模型的准确度得到了显著提升。
- 作者希望推动C#在深度学习领域的发展，并在GitHub上分享了代码。
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